東京大学のDeep Learning基礎講座の演習コンテンツを無償公開しました。主に研究者向けに松尾研で作成したもので、GPUを利用してモデルを学習するような実践的な内容になっています。ご興味ある方はぜひ。
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松尾 豊
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松尾 豊
@ymatsuo
東京大学で人工知能の研究をしています。東京大学大学院 工学系研究科 技術経営戦略学専攻 教授。内閣府AI戦略専門調査会座長、日本成長戦略会議構成員、国連AI科学パネル委員、日本ディープラーニング協会理事長、ソフトバンクグループ社外取締役、パナソニックHD社外取締役、東京都AI戦略会議座長。専門は人工知能／深層学習
- 東京大学のデータサイエンティスト育成講座（GCI）の演習コンテンツを無償公開しました。主に松尾研で作成したもので、Pythonの基礎からデータのセットアップ、解析、可視化まで一通り演習を通して学べる内容になっています。ご興味ある方はぜひご活用ください。 weblab.t.u-tokyo.ac.jp/gci_contents/
- 松尾研主体のメンバーで訳しました。世界的に定番のディープラーニングの教科書です。deeplearningbook.me
- Deep Learningエンジニア育成講座「DL4US」の演習コンテンツを無償公開しました。実装に重きを置いてエンジニア向けに松尾研で作成したもので、画像認識や翻訳モデルから始まり、生成モデルや強化学習まで扱う実践的な内容になっています。ご興味ある方はぜひ。
- 先週末、取材があり対応しました。記事にあるような「談合」は事実無根で、明確に繰り返し否定しましたが、そのまま記事になり残念です。（ちなみに最初いきなり自宅に来られました。）政府発注の課題は多いですが、政治的な話ではなく、日本のデジタル・AIがきちんと前に進むことを願っています。
- 昨日のソフトバンクグループの株主総会において、社外取締役に選任いただきました。ソフトバンクグループが人工知能に関する世界全体での取り組みを進めていく上で、長期的な株主価値に貢献できるように、微力ながら頑張っていければと思っています。よろしくお願いします。group.softbank/corp/news/pres…
- 日経の経済教室の「最小二乗法」の話が話題になっていますが、著者の小林慶一郎先生はよく議論させていただくので、少し責任を感じています。補足させてもらうと、ぼくがいつも説明しているのは、「ディープラーニングをできるだけ簡潔に言うと、深い関数を使った最小二乗法である」ということです。
- いずれにしても、経営者や政治家の方を含め、多くの人に正しく理解してもらうのは大変難しいです。「最小二乗法」がこれだけ話題になるというのは、逆に言うと、多くの人がぎりぎり理解できる地点がそこらへんまでなのだということを示してもいて、なかなか絶望的ではあります。まだまだ道は長いです。
- 東大の学内講義の宣伝です。工学系に新しく「深層学習」という講義ができました。これまでDL基礎講座等で定評あるものですので、興味ある方はどうぞ。「Web工学とビジネスモデル」は、今年は装いを新たに、Gunosyの関さんが中心となって、ウェブ業界のすばらしいゲストの方々をお招きします。
- 松尾研が中心となって、DLの講義をオンラインにして拡大中です。12/30まで申し込みできます。 dl4us.com
- 「最小二乗法」は、損失関数を最小化することで、モデルのパラメータをデータから推定することを、一般の人がぎりぎり持っている（かもしれない）知識で言い換えたもので、大雑把ではありますが、それほど悪くない言い方だと思っています。深いことに比べるとそれほど重要ではありません。
- データサイエンスの講義です。社会人の方も受講できますので興味あればぜひ。ディープラーニングの講義よりも技術は易しいですが、ビジネス寄りです。
- しかし、いつも「深い関数を使った」というところが抜け落ちてしまいます。ディープラーニングはその名の通り「深い」ことを強調した学術用語であり、そのくらい深いことが重要ですが伝わらない。深い関数により表現力が革命的に上がり、アルゴリズム的な挙動も含め表現できるのは驚くべきことです。
